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反向学习策略的MATLAB源码-ocrl_hw2: ocrl_hw2

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简介:
反向学习策略的MATLAB源码-ocrl_hw2项目提供了一套实现反向传播算法在神经网络训练中的MATLAB代码,适用于深度学习教育和研究。 反向学习策略的MATLAB代码更新通知:最新稳定版本将于3月9日晚上11:30发布,请在该时间之后将所有问题直接发送至Piazza平台,并确保在此之前已进行克隆或分叉操作。 课程名称为“最佳控制与信息学习”,作业2的截止日期是3月27日。本次作业的目标是在遵守Ackermann系统动力学(非完整约束)及速度、加速度和转向角限制的前提下,生成一种本地策略,在最短时间内将该系统引导至一系列航点(x,y,theta)。 此项任务不限制使用何种最佳控制/强化学习/规划或机器学习方法来完成。作业需要在机器人操作系统(ROS)与Gazebo仿真环境中进行设置。具体软件要求如下:Ubuntu14.04版本及以上,ROS Indigo版本及以上以及Gazebo 7版本以上。 为了开始这项任务,请在catkin工作区中获取本课程的存储库,并建议将其放置于~/catkin_ws/src/路径下(当然也可以使用其它有效的catkin workspace源文件夹)。我们推荐您分叉并克隆代码,因为您会用到这部分代码。此外还可能需要安装一些ROS软件包:effort_controllers和joint_state_publisher等。

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  • MATLAB-ocrl_hw2: ocrl_hw2
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    反向学习策略的MATLAB源码-ocrl_hw2项目提供了一套实现反向传播算法在神经网络训练中的MATLAB代码,适用于深度学习教育和研究。 反向学习策略的MATLAB代码更新通知:最新稳定版本将于3月9日晚上11:30发布,请在该时间之后将所有问题直接发送至Piazza平台,并确保在此之前已进行克隆或分叉操作。 课程名称为“最佳控制与信息学习”,作业2的截止日期是3月27日。本次作业的目标是在遵守Ackermann系统动力学(非完整约束)及速度、加速度和转向角限制的前提下,生成一种本地策略,在最短时间内将该系统引导至一系列航点(x,y,theta)。 此项任务不限制使用何种最佳控制/强化学习/规划或机器学习方法来完成。作业需要在机器人操作系统(ROS)与Gazebo仿真环境中进行设置。具体软件要求如下:Ubuntu14.04版本及以上,ROS Indigo版本及以上以及Gazebo 7版本以上。 为了开始这项任务,请在catkin工作区中获取本课程的存储库,并建议将其放置于~/catkin_ws/src/路径下(当然也可以使用其它有效的catkin workspace源文件夹)。我们推荐您分叉并克隆代码,因为您会用到这部分代码。此外还可能需要安装一些ROS软件包:effort_controllers和joint_state_publisher等。
  • Maxwell与Matlab(Matlab)
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    本资源提供了由Maxwell电磁仿真软件导出的数据在MATLAB中的分析和可视化策略源代码,适用于科研及工程应用。 标题中的“maxwell”指的是麦克斯韦方程组,这是电磁学的基础理论,由四个偏微分方程组成,描述了电场、磁场与电荷及电流之间的动态关系。MATLAB是一个广泛使用的数学计算和编程环境,常用于解决各种科学和工程问题,包括模拟复杂的物理现象如麦克斯韦方程。 压缩包中的“matlab策略源码,matlab源码”意味着这个文件集包含使用MATLAB编写的代码,可能是为了实现特定的算法或者解决某个具体的问题。这些源码是学习MATLAB编程及应用的一个实践案例,对提升MATLAB编程技能非常有帮助。 以下是各文件可能的功能描述: 1. `convert.m`:用于数据转换,将数据格式或单位从一种形式转为另一种形式以适应特定的算法需求。 2. `run.m`:作为主脚本负责调用其他函数、初始化参数以及运行整个项目的流程。 3. `leapfrog.m`:可能实现了Leapfrog积分器方法,这是一种常用的数值解法用于求解物理系统的动力学问题,包括基于麦克斯韦方程的电磁场演化。 4. `Emats.m` 和 `Nmats.m`:可能是存储电场和磁场强度矩阵或者相关操作函数的地方。 5. `edge2vertex.m`:该文件可能涉及网格处理中的边到顶点数据转换过程,这对于图形渲染及数值计算来说是很常见的操作。 6. `plotedfield.m`:用于绘制电磁场的可视化图像,帮助理解模拟结果。 7. `mptransfer.m`:可能是多极子转移函数相关的代码,用以计算电磁场在空间中的传播和分布情况。 8. `drawmesh.m`:创建或修改网格的过程,为数值计算提供基础结构支持。 9. `plotenergies.m`:可能用来绘制能量随时间变化的曲线图来分析系统稳定性及能量守恒。 通过研究这些源码可以深入理解如何在MATLAB中实现复杂的物理模型如麦克斯韦方程组的数值解法,以及进行数据处理和结果可视化。这不仅有助于提升编程技能还能增强对电磁学基本概念的理解,并且可以在实际应用中作为模板用于其它物理问题的模拟与分析。
  • 基于多种混合改进北方苍鹰优化算法(MATLAB实现):包括立方混沌与透镜初始化及最差最优
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    本文提出了一种结合立方混沌映射和透镜反向学习机制,以及最差最优个体反向学习策略的改进型北方苍鹰优化算法。通过MATLAB实现,该算法在多个测试函数上展现出优越性能,适用于复杂问题求解。 在当前的优化算法领域内,传统的优化方法往往难以应对日益复杂的工程问题。因此,新型算法不断被提出以解决多峰、非线性及高维等问题。其中,多策略混合改进的北方苍鹰优化算法(Nordic Goshawk Optimization, NGO)是一个代表性的例子。该算法在原有基础上引入新的策略来提高寻优能力和鲁棒性。 立方混沌和透镜反向学习是NGO算法的重要改进措施之一。通过引入立方混沌,初始种群的多样性得以增加,并有助于避免过早陷入局部最优解的问题。而透镜反向学习则通过对已有解进行映射变换生成新的解来拓展搜索范围,从而有效扩大了探索空间。 最差最优反向策略是NGO算法的另一项改进措施。这一策略针对迭代过程中出现的最差解进行了优化处理,通过对比和调整这些解与当前已知的最佳解之间的关系,促使种群向着更优的方向进化。这有助于算法在陷入局部最优时快速逃离并寻找新的潜在最优解。 相比原始NGO算法,经过改进后的版本在寻优效率及解决方案的质量方面都有显著提升。实际应用中,这种改进使得算法处理复杂优化问题的能力更强,在工程、经济和管理等领域具有广泛的应用前景,并能为决策者提供更加精确可靠的优化结果。 文件列表中的相关文档详细记录了多策略混合改进的北方苍鹰优化算法的实际案例及其优化过程。这些材料对于研究人员而言是宝贵的参考资源,不仅涵盖了算法的基本原理与实现步骤,还包括对其性能评估及具体应用场景的介绍。“多策略混合改进的北方苍鹰优化算法实践”文件可能描述了该算法在特定情境下的应用流程和效果,“多策略混合改进的北方苍鹰优化算法的应用情况”文本则展示了其在不同领域的实际使用状况。 总之,这类算法不仅丰富了智能优化方法的选择范围,也为解决实际问题提供了新的路径。通过持续的改进与优化,此类技术有望在未来得到更广泛的应用,并为科技进步和社会发展做出贡献。
  • 基于EBWO白鲸算法改进及其亮点:引入准
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    本文提出了一种新的优化算法,即在原始白鲸优化算法基础上结合EBWO和准反向学习机制改进而成。该方法显著提升了探索能力和收敛速度,在多个测试函数上展现了优越性能。 EBWO改进了白鲸算法,这是一种混合改进的白鲸优化算法(EBWO)。其主要改进点包括两个方面: 1. 引入准反向学习QOBL策略以提高迭代速度。 2. 采用旋风觅食策略来增强算法的探索能力。 通过将改进后的EBWO与原始BWO、GWO、WOA和SSA进行对比,发现其性能显著提升。在23种基准测试函数中均展现了优越性。
  • TB.zip_口袋mu_vTB交易_
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    本资源为口袋mu_v开发的TB(Tick By Tick)高频交易策略源代码,适用于量化交易平台进行深度市场分析和自动交易执行。 交易策略及其相应的学习内容全部基于源码进行。
  • MATLAB:基于折射改进蝴蝶优化算法(改进版1)- 构建精英种群
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    本研究提出了一种基于折射反向学习策略的改进蝴蝶优化算法,并通过构建精英种群来提升其性能,特别适用于复杂问题求解。 基于折射反向学习策略改进的蝴蝶优化算法(BOA) - 改进1:采用折射对立学习策略构建精英种群,提高种群质量。 - 改进2:引入自适应惯性权重机制平衡算法的全局搜索和局部开发能力。 附带文档详细说明了所用的改进策略,并包含与原始蝴蝶优化算法(BOA)进行对比的内容。此外,该代码还包含了针对23种测试函数的应用实例,注释详尽。
  • Levy飞行MATLAB
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    本资源提供了一套用于模拟和分析Levy飞行行为的MATLAB程序代码。通过该代码,用户可以探索不同参数设置下的Levy分布及其应用在随机行走模型中的特性。 Levy飞行策略是一种用于模拟随机游走或搜索过程中的步长和方向的随机行为方法。这种策略的名字来源于莱维飞行(Levy flight),它模仿了生物在寻找食物或其他资源时的行为模式。 Lévy飞行具有以下几个特点: 1. 长距离移动:Lévy飞行通常涉及采取大跨度的步伐,这意味着在一个步骤中可能会跳到一个相对远离当前位置的新位置。这与传统的随机游走不同,后者一般包括小步长和短距离的移动。 2. 随机性:Lévy飞行具有高度的随机特性,其中步伐大小以及方向都是根据特定的概率分布(如莱维分布)来决定。 3. 长尾概率分布:在Lévy分布中有一个显著的特点是它的长尾性质。这意味着,在随机游走过程中可能会出现较大的步幅,并且尽管这些大步幅事件发生的几率较低,但一旦发生则会对整个过程产生重要影响。 这种策略被广泛应用于自然界中的搜索和优化问题上,例如动物觅食行为的研究以及一些元启发式算法中。它有助于在探索空间里进行随机探寻,有时候可以避免陷入局部最优解,并能更有效地遍历全局搜索区域。
  • 基于柯西折射及变螺旋WSN象群定位算法.pdf
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    本文提出了一种结合柯西折射反向学习和变螺旋搜索策略的改进WSN象群定位算法,旨在提高无线传感器网络中的节点定位精度与效率。 本段落介绍了一种结合柯西折射反向学习与变螺旋策略的WSN象群定位算法。通过这些改进方法的应用,该算法在提高定位精度的同时加快了收敛速度。实验结果表明,相较于其他算法,此新算法表现出更高的定位准确性和更快的计算效率,显示出良好的应用潜力。
  • 21点 Blackjack
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    这段代码旨在帮助玩家理解和实践21点(Blackjack)游戏中的基本策略。通过编程方式模拟各种游戏场景,学习者可以优化决策过程,提高胜率和游戏体验。 我开发了一款21点策略练习工具,支持多种玩法,并能帮助用户掌握所有游戏技巧。这款软件的设计灵感来源于电影《决战21点》中的算法,并附带了全部源代码供学习使用,希望大家能够在游戏中无往不利。
  • 基于精英Python麻雀搜索算法
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    本研究提出了一种新颖的Python麻雀搜索算法,结合了精英反向学习策略,旨在提升优化问题求解效率与精度。 基于精英反向策略的麻雀搜索算法的Python源代码可以被直接运行。